基于排列组合熵和加权核Fisher的肌电跌倒检测

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  • 武昊 ,
  • 左静 ,
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  • 杭州电子科技大学

网络出版日期: 2025-07-01

基于排列组合熵和加权核Fisher的肌电跌倒检测

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Online published: 2025-07-01

摘要

为实现老年人的跌倒与日常行为动作的模式识别,提出了一种基于排列组合熵和加权核Fisher线性判别的表面肌电信号跌倒识别方法.以腓肠肌和股外侧肌2路肌电信号对应的排列组合熵为特征向量输入加权核Fisher线性分类器进行模式识别,对跌倒与坐下、蹲下和行走进行识别.实验结果表明,该方法的跌倒识别率为93.33%,特异度100%,优于其他分类方法.

本文引用格式

席旭刚 , 武昊 , 左静 , 罗志增 . 基于排列组合熵和加权核Fisher的肌电跌倒检测[J]. 上海交通大学学报, 2015 , 49(11) : 1685 -1689 . DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2015.11.017

Abstract

为实现老年人的跌倒与日常行为动作的模式识别,提出了一种基于排列组合熵和加权核Fisher线性判别的表面肌电信号跌倒识别方法.以腓肠肌和股外侧肌2路肌电信号对应的排列组合熵为特征向量输入加权核Fisher线性分类器进行模式识别,对跌倒与坐下、蹲下和行走进行识别.实验结果表明,该方法的跌倒识别率为93.33%,特异度100%,优于其他分类方法.
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